【摘 要】
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近年来,3D电影的热映引起了观众和市场对于3D视频的关注,也推动了3D显示技术的发展。在3D电影银幕数量不断增长以及各大科技公司相继推出裸眼3D显示屏或VR眼镜的情况下,现有的3D视频资源数量却制约了3D显示产业的发展。一方面3D影视作品的拍摄依赖于昂贵的专业设备,另一方面对于互联网上现有的大量2D视频,还缺乏成熟可靠的2D-3D视频转换技术。因此研究2D视频到双目3D视频的转换技术,不仅可以极大
【基金项目】
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江苏省产业前瞻与共性关键技术项目（BE2018119）
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近年来,3D电影的热映引起了观众和市场对于3D视频的关注,也推动了3D显示技术的发展。在3D电影银幕数量不断增长以及各大科技公司相继推出裸眼3D显示屏或VR眼镜的情况下,现有的3D视频资源数量却制约了3D显示产业的发展。一方面3D影视作品的拍摄依赖于昂贵的专业设备,另一方面对于互联网上现有的大量2D视频,还缺乏成熟可靠的2D-3D视频转换技术。因此研究2D视频到双目3D视频的转换技术,不仅可以极大地丰富现有的3D视频资源库,而且可以将人们日常生活中拍摄的2D视频转换为3D视频,为人们提供具有沉浸感、立体感的欣赏方式。3D视频由左、右两路视频画面构成,在3D显示技术和人类双目视觉系统的作用下,使观众感受到3D立体效果。本文提出了一个2D视频到双目3D视频转换的技术方案,该方案以任意场景的2D视频作为输入,以双目3D视频作为输出。本文提出的方案具体过程如下:（1）基于卷积神经网络和深度学习技术,本文提出了一个Encoder-Decoder结构的单目深度估计网络,结合图像的梯度计算和实例分割算法,将输入图像的纹理信息和高级语义信息引入损失函数,利用包含丰富场景的RGB-D数据集对其进行训练。利用训练得到的单目深度估计模型,输入单目图像即可得到高质量的适合于虚拟视点合成的深度图。（2）基于双目视觉原理,本文提出了一个无需相机参数的虚拟视点合成方法,可以通过调节合成参数适应不同的3D显示设备。该方法输入2D视频画面及其对应的深度图,输出含有空洞左、右视点图像。本文利用视频帧在时域上的信息改进了Criminisi算法,对这些含有空洞的虚拟视点图像进行空洞修补,在保证修补效果的前提下显著地提高了修补速度。本文使用大量不同场景的图像,对训练得到的单目深度估计模型、虚拟视点合成以及空洞修补方法进行了实验。实验结果表明,本文的深度估计方法可以从单目图像中预测出高质量的物体边缘轮廓清晰的深度图,并且在不同数据集上的量化指标表明其深度估计效果具有很强的泛化性;本文的虚拟视点合成及空洞修补方法得到的双目3D视频在裸眼3D显示设备上播放时,具有很好的3D立体效果和视频画质。
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